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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析應(yīng)該要避免的錯(cuò)誤

2018-05-07 15:01:12 1542瀏覽

         如今是大數(shù)據(jù)的時(shí)代,因此不論是參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的人還是自學(xué)大數(shù)據(jù)的人都不在少數(shù)。而數(shù)據(jù)分析師在企業(yè)中占據(jù)著非常重要的位置,但是數(shù)據(jù)分析要產(chǎn)生真正的價(jià)值,或者說(shuō)要讓業(yè)務(wù)方,管理層感覺(jué)到真正的價(jià)值,其實(shí)需要非常多的東西:



扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析應(yīng)該要避免的錯(cuò)誤



         1、要有數(shù)據(jù),而且的確需要足夠多的數(shù)據(jù)。是正常的數(shù)據(jù)積累。


         2、分析師能不能把業(yè)務(wù)方的問(wèn)題理解透,請(qǐng)注意是透,而不是理解了。


         3、真正知道目前公司資源,在給出建議與方案的時(shí)候能結(jié)合公司實(shí)際情況,也就是接地氣。


         下面和扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)小編一塊來(lái)看一下數(shù)據(jù)分析應(yīng)該要避免的6個(gè)錯(cuò)誤吧:



         1、走得太快,沒(méi)空回頭看路


         初創(chuàng)公司里的人們仿佛一直在被人念著緊箍咒:“要么快要么死,要么快要么死?!彼麄兪侨绱酥庇诋a(chǎn)品開(kāi)發(fā),以至于他們常常沒(méi)有空想用戶對(duì)產(chǎn)品的具體使用細(xì)節(jié),產(chǎn)品在哪些場(chǎng)景怎么被使用,產(chǎn)品的哪些部分被使用,以及用戶回頭二次使用產(chǎn)品的原因主要有哪些。而這些問(wèn)題如果沒(méi)有數(shù)據(jù)難以回答。



         2、你沒(méi)有記錄足夠的數(shù)據(jù)


         光給你的團(tuán)隊(duì)看呈現(xiàn)總結(jié)出來(lái)的數(shù)據(jù)是沒(méi)有用的。如果沒(méi)有精確到日乃至小時(shí)的變化明細(xì),你無(wú)法分析出來(lái)數(shù)據(jù)變化背后看不見(jiàn)的手。如果只是粗放的,斷續(xù)的統(tǒng)計(jì),沒(méi)有人可以解讀出各種細(xì)微因素對(duì)于銷售或者用戶使用習(xí)慣的影響。


         與此同時(shí),數(shù)據(jù)儲(chǔ)存越來(lái)越便宜。同時(shí)做大量的分析也不是什么高風(fēng)險(xiǎn)的事情,只要買足夠的空間就不會(huì)有systembreakdown的風(fēng)險(xiǎn)。因此,記錄盡可能多的數(shù)據(jù)總不會(huì)是一件壞事。


         不要害怕量大。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō),大數(shù)據(jù)其實(shí)還是比較少見(jiàn)的事情。



         3、其實(shí)你的團(tuán)隊(duì)成員常常感覺(jué)自己在盲人摸象


         許多公司以為他們把數(shù)據(jù)扔給Mixpanel,Kissmetrics,或者GoogleAnalytics就夠了,但他們常常忽略了團(tuán)隊(duì)的哪些成員能真正解讀這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在含義。你需要經(jīng)常提醒團(tuán)隊(duì)里面每一位成員多去理解這些數(shù)據(jù),并更多地基于數(shù)據(jù)來(lái)做決策。要不然,你的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)只會(huì)盲目地開(kāi)發(fā)產(chǎn)品,并祈禱能踩中熱點(diǎn),不管最終成功還是失敗了都是一頭霧水。



         舉例:


         有天你決定采用市場(chǎng)上常見(jiàn)的病毒營(yíng)銷手段吸引新用戶。如你所愿,用戶量啪啪啪地上來(lái)了??纱藭r(shí)你會(huì)遇到新的迷茫:你無(wú)法衡量這個(gè)營(yíng)銷手段對(duì)老用戶的影響。人們可能被吸引眼球,注冊(cè)為新用戶,然后厭倦而不再使用。你可能為吸引了一幫沒(méi)有價(jià)值的用戶付出了過(guò)高的代價(jià)。而你的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可能還在沾沾自喜,認(rèn)為這個(gè)損害產(chǎn)品的營(yíng)銷手段是成功的。


         這種傻錯(cuò)誤經(jīng)常發(fā)生,而如果你的企業(yè)在一開(kāi)始就建立起人人可自助使用的數(shù)據(jù)平臺(tái),來(lái)解答他們工作中最重要的疑惑,則可以避免上文所說(shuō)的悲劇。



         4、把數(shù)據(jù)存放在不合適的地方


         先讓我們來(lái)看一個(gè)正確示范吧。Porerfield提到他有個(gè)客戶整合了NoSQL,Redshift,Kitnesis以及Looker的資源自創(chuàng)了一個(gè)數(shù)據(jù)分析框架。這個(gè)框架不僅能在很高的量級(jí)上捕獲及儲(chǔ)存自己的數(shù)據(jù),還能承受每月數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的點(diǎn)擊流量,還能讓所有人查詢自己想要的數(shù)據(jù)。這個(gè)系統(tǒng)甚至可以讓不懂SQL語(yǔ)言的小白用戶們真正理解數(shù)據(jù)的意義。而在數(shù)據(jù)分析的世界里,基本上如果你不會(huì)SQL,你就完蛋了。如果總是要等待工程師去把數(shù)據(jù)跑出來(lái),那就是把自己陷入困境。而工程師在不理解需求的情況下建立的算法或者買的軟件對(duì)于使用者來(lái)說(shuō)往往是個(gè)煎熬,因?yàn)樗麄儗?duì)數(shù)據(jù)的使用往往與前者不再同一水平線上。


         你需要讓你所有的數(shù)據(jù)都存放在同一個(gè)地方。這個(gè)是關(guān)鍵關(guān)鍵最關(guān)鍵的原則。


         讓我們回到前文那個(gè)假設(shè)存在的公司。他們做了一個(gè)又一個(gè)病毒營(yíng)銷,但是沒(méi)有把用戶活動(dòng)數(shù)據(jù)放在同一框架內(nèi),所以他們無(wú)法分析一個(gè)活動(dòng)是如何關(guān)聯(lián)到另一個(gè)活動(dòng)的。他們也無(wú)法進(jìn)行一個(gè)橫跨日常運(yùn)營(yíng)以及活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)分析比較。


         很多公司把數(shù)據(jù)發(fā)給外包商儲(chǔ)存,然后就當(dāng)甩手掌柜了??墒浅3_@些數(shù)據(jù)到了外包商手里就會(huì)變成其他形式,而轉(zhuǎn)化回來(lái)則需要不少工序。這些數(shù)據(jù)往往是某些宣傳造勢(shì)活動(dòng)時(shí)期你的網(wǎng)站或者產(chǎn)品的相關(guān)數(shù)據(jù)。結(jié)合日常運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)看,你可以挖掘哪些活動(dòng)促成了用戶轉(zhuǎn)化。而這樣結(jié)合日常運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶使用歷程的方式是至關(guān)重要的。但令人震驚的是,盡管任何時(shí)期的所有運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)都至關(guān)重要,許多公司仍不屑于捕獲及記錄他們。約一半以上Porterfield所見(jiàn)過(guò)的公司都將日常運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)與活動(dòng)數(shù)據(jù)分開(kāi)來(lái)看。這樣嚴(yán)重妨礙了公司正確地理解與決策。



         5、目光短淺


         任何一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析框架在設(shè)計(jì)之初都必須滿足長(zhǎng)期使用的需要。誠(chéng)然,你總是可以調(diào)整你的框架。但數(shù)據(jù)積累越多,做調(diào)整的代價(jià)越大。而且常常做出調(diào)整后,你需要同時(shí)記錄新舊兩套系統(tǒng)來(lái)確保數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。


         因此,我們最好能在第一天就把框架設(shè)計(jì)好。其中一個(gè)簡(jiǎn)單粗暴有效地方法就是所有能獲取的數(shù)據(jù)放在同一個(gè)可延展的平臺(tái)。不需要浪費(fèi)時(shí)間選擇一個(gè)最優(yōu)解決方法,只要確認(rèn)這個(gè)平臺(tái)可以裝得下所有將來(lái)可能用到的數(shù)據(jù),且跨平臺(tái)也能跑起來(lái)就行了。一般來(lái)說(shuō)這樣的原始平臺(tái)能至少支撐一到兩年。



         6、過(guò)度總結(jié)


         雖然說(shuō)這個(gè)問(wèn)題對(duì)于擁有大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的公司來(lái)說(shuō)更常見(jiàn),初創(chuàng)公司最好也能注意避免掉。試想一下,有多少公司只是記錄平均每分鐘多少銷售額,而不是具體每一分鐘銷售了多少金額?在過(guò)去由于運(yùn)算能力有限,我們只能把海量數(shù)據(jù)總結(jié)成幾個(gè)點(diǎn)來(lái)看。但在當(dāng)下,這些運(yùn)算量根本不是問(wèn)題,所有人都可以把運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)精確到分鐘來(lái)記錄。而這些精確的記錄可以告訴你海量的信息,比如為什么轉(zhuǎn)化率在上升或者下降。


         人們常常自我陶醉于做出了幾張漂亮的圖標(biāo)或者PPT。這些總結(jié)性的表達(dá)看上去很令人振奮,但我們不應(yīng)該基于這些膚淺的總結(jié)來(lái)做決策,因?yàn)檫@些漂亮的總結(jié)性陳述并不能真正反映問(wèn)題的實(shí)質(zhì)。


         以上就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)分析應(yīng)該要避免的6個(gè)錯(cuò)誤,希望數(shù)據(jù)分析師們引以為戒。想要了解更多內(nèi)容的小伙伴可以登錄扣丁學(xué)堂官網(wǎng)咨詢,扣丁學(xué)堂是專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),不僅有專業(yè)的老師和與時(shí)俱進(jìn)的課程體系,還有大量的大數(shù)據(jù)視頻教程供學(xué)員觀看學(xué)習(xí),想要學(xué)好大數(shù)據(jù)的小伙伴快快行動(dòng)吧??鄱W(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群:209080834。


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